Однофакторный дисперсионный анализ используется для определения того, существует ли статистически значимое различие между средними значениями трех или более независимых групп.
При сообщении результатов однофакторного дисперсионного анализа мы всегда используем следующую общую структуру:
- Краткое описание независимой и зависимой переменной.
- Общее F-значение ANOVA и соответствующее p-значение.
- Результаты апостериорных сравнений (если p-значение было статистически значимым).
Вот точная формулировка, которую мы можем использовать:
Для сравнения влияния [независимой переменной] на [зависимую переменную] был выполнен однофакторный дисперсионный анализ.
Однофакторный дисперсионный анализ показал, что [была или не была] статистически значимая разница в [зависимой переменной] как минимум между двумя группами (F(между группами df, внутри групп df) = [значение F], p = [p -ценность]).
Тест Тьюки HSD для множественных сравнений показал, что среднее значение [зависимой переменной] значительно различалось между [название группы] и [название группы] (р = [значение р], 95% ДИ = [нижний, верхний]).
Статистически значимой разницы между [название группы] и [название группы] не было (р = [значение р]).
В следующем примере показано, как на практике сообщить о результатах однофакторного дисперсионного анализа.
Пример: отчет о результатах однофакторного дисперсионного анализа
Предположим, исследователь набирает 30 студентов для участия в исследовании. Студентам случайным образом назначают использовать один из трех методов обучения в течение следующего месяца для подготовки к экзамену. В конце месяца все студенты сдают одинаковый тест.
Затем исследователь выполняет однофакторный дисперсионный анализ, чтобы определить, есть ли разница в средних результатах экзаменов между тремя группами.
В следующей таблице показаны результаты однофакторного дисперсионного анализа вместе с таблицей апостериорных множественных сравнений Тьюки:
Вот как сообщить о результатах однофакторного дисперсионного анализа:
Был проведен однофакторный дисперсионный анализ для сравнения влияния трех различных методов обучения на результаты экзаменов.
Однофакторный дисперсионный анализ показал, что существует статистически значимая разница в среднем балле за экзамен как минимум между двумя группами (F(2, 27) = [4,545], p = 0,02).
Тест Тьюки HSD для множественных сравнений показал, что среднее значение экзаменационного балла значительно различалось между техникой 1 и техникой 2 (p = 0,024, 95% ДИ = [-14,48, -0,92]).
Не было статистически значимой разницы в средних баллах по экзамену между техникой 1 и техникой 3 (p=0,883) или между техникой 2 и техникой 3 (p=0,067).
О чем следует помнить
Вот несколько моментов, о которых следует помнить, сообщая о результатах однофакторного дисперсионного анализа:
Используйте таблицу описательной статистики.
Может быть полезно представить таблицу описательной статистики, которая показывает среднее значение и стандартное отклонение значений в каждой группе лечения, чтобы дать читателю более полное представление о данных.
Например, SPSS создает следующую таблицу описательной статистики, которая показывает среднее значение и стандартное отклонение результатов экзаменов для студентов в каждой из трех групп методов обучения:
Сообщайте постфактум о результатах только в случае необходимости.
Если общее p-значение ANOVA не является статистически значимым, то вы не будете проводить множественные сравнения между группами апостериорно. Это означает, что вам, очевидно, не нужно сообщать о каких-либо апостериорных результатах в окончательном отчете.
Если вам необходимо провести апостериорные тесты, чаще всего используется тест Тьюки HSD, но иногда вместо него можно использовать тест Шеффе или Бонферрони .
При необходимости округлите p-значения.
Как правило, общее значение F и любые p-значения в результатах ANOVA для краткости округляются до двух или трех знаков после запятой.
Независимо от того, сколько знаков после запятой вы решите использовать, следите за тем, чтобы они были одинаковыми во всем отчете.
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как создавать отчеты о других статистических тестах и процедурах в формате APA:
Как сообщать о результатах двухфакторного дисперсионного анализа (с примерами)
Как сообщить об альфе Кронбаха (с примерами)
Как сообщить о результатах t-теста (с примерами)
Как сообщать о результатах хи-квадрата (с примерами)
Как сообщить о корреляции Пирсона (с примерами)
Как сообщить о результатах регрессии (с примерами)